所以物联网的体系结构可分为：
感知层、网络层和应用层三大层次。
1、感知层：
感知层是物联网的底层，但它是实现物联网全面感知的核心能力，主要解决生物世界和物理世界的数据获取和连接问题。
2、网络层：
广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，网络层主要解决感知层所获得的长距离传输数据的问题。
它是物联网的中间层，是物联网三大层次中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分。
3、应用层：
物联网应用层是提供丰富的基于物联网的应用，是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口。它与行业需求结合，实现物联网的智能应用，也是物联网发展的根本目标。
扩展资料：
感知层：
物联网是各种感知技术的广泛应用。物联网上有大量的多种类型传感器，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同，所以每个传感器都是唯一的一个信息源。
传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性地采集环境信息，不断更新数据。
物联网运用的射频识别器、全球定位系统、红外感应器等这些传感设备，它们的作用就像是人的五官，可以识别和获取各类事物的数据信息。
通过这些传感设备，能让任何没有生命的物体都拟入化，让物体也可以有“感受和知觉”，从而实现对物体的智能化控制。
通常，物联网的感知层包括二氧化碳浓度传感器、温湿度传感器、二维码标签、电子标签、条形码和读写器、摄像头等感知终端。
感知层采集信息的来源，它的主要功能是识别物体、采集信息，其作用相当于人的五个功能器官。
网络层：
它由各种私有网络、互联网、有线通信网、无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。
网络层的传递，主要通过因特网和各种网络的结合，对接收到的各种感知信息进行传送，并实现信息的交互共享和有效处理，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。
网络层的目的是实现两个端系统之间的数据透明传送。其具体功能包括寻址、路由选择，以及连接的建立、保持和终止等。它提供的服务使运输层不需要了解网络中的数据传输和交换技术。
网络层的产生是物联网发展的结果。在联机系统和线路交换的环境中，通信技术实实在在地改变着人们的生活和工作方式。
传感器是物联网的“感觉器官”，通信技术则是物联网传输信息的“神经”，实现信息的可靠传送。
通信技术，特别是无线通信技术的发展，为物联网感知层所产生的数据提供了可靠的传输通道。因此，以太网、移动网、无线网等各种相关通信技术的发展，为物联网数据的信息传输提供了可靠的传送保证。
物联网网络层是三大层次结构中的第二次，物联网要求网络层把感知层接收到的信息高效、安全地进行传送。
应用层：
物联网的行业特性主要体现在其应用领域内。目前绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等各个行业均有物联网应用的尝试，某些行业已经积累了一些成功的案例。
将物联网开发技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。
感知层收集到大量的、多样化的数据，需要进行相应的处理才能作出智能的决策。海量的数据存储与处理，需要更加先进的计算机技术。近些年，随着不同计算技术的发展与融合所形成的云计算技术，被认为是物联网发展最强大的技术支持。
云计算技术为物联网海量数据的存储提供了平台，其中的数据挖掘技术、数据库技术的发展为海量数据的处理分析提供了可能。
物联网应用层的标准体系主要包括应用层架构标准、软件和算法标准、云计算技术标准、行业或公众应用类标准以及相关安全体系标准。
应用层架构是面向对象的服务架构，包括SOA体系架构、业务流程之间的通信协议、面向上层业务应用的流程管理、元数据标准以及SOA安全架构标准。
云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算互 *** 作、云计算开放式虚拟化架构（资源管理与控制）、云计算安全架构等。
软件和算法技术标准包括数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。安全标准重点有安全体系架构、安全协议、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。
物联网是新型信息系统的代名词，它是三方面的组合：
一是“物”，即由传感器、射频识别器以及各种执行机构实现的数字信息空间与实际事物关联；
二是“网”，即利用互联网将这些物和整个数字信息空间进行互联，以方便广泛的应用；
三是应用，即以采集和互联作为基础，深入、广泛、自动化地采集大量信息，以实现更高智慧的应用和服务。
参考资料来源：百度百科-物联网
1、感知层感知层是物联网发展和应用的基础。感知层相当于物联网的皮肤和五官，完成识别物体、
采集信息的任务。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读/写器、摄像头、GPS、各
种传感器、视频摄像头、终端、传感器网络等数据采集设备。也包括数据接入到网关之前的传
感器网络。RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术。
2、接入层
接入层由末梢节点和接入网关（Access Gateway）组成，完成应用末梢各节点信息的组
网控制和信息汇集，或完成向末梢节点下发信息的转发等功能。这些末梢节点构成了末梢网络
或传感网（由大量各类传感器节点组成的自治网络）。
3网络层
网络层相当于物联网的神经中枢和大脑，实现信息传递和处理。网络层包括通信与互联网
的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等，网络层将感知层和接入层获取的信
息进行传递和处理。网络层也包括信息存储查询、网络管理等功能。
4、应用层
应用层相当于物联网的“社会分工”，即与行业需求结合，实现广泛智能化。应用层是物
联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业智能化，这类似于人的社会分
工，最终构成人类社会。
物模型是云平台为物联网产品定义的数据模型，用于描述产品的功能。将产品抽象成数据的集合，方便云端进行控制。
物模型从 属性 、 服务 和 事件 三个维度，分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。定义了物模型的这三个维度，即完成了产品功能的定义。
TSL 格式是一个 JSON 格式的文件，完整的 TSL 格式可以参考： 阿里云物模型 。
嵌入式端开发固件往往只需要关注少数几个参数，可以在产品的 功能定义 页面，单击 物模型TSL ， 精简物模型 里面查看。
需要关注的有 "properties"，"events"，"services"，在 JSON 格式里，这三者都是数组，分别存储了该物模型的数据，事件和服务，在 C-SDK 里也就分别是 IOT_Linkkit_Report() 上报属性， IOT_Linkkit_TriggerEvent() 触发事件和注册为 ITE_SERVICE_REQUEST 的回调函数。
在上报属性时，只需要关注 "identifier" 名称对应的值（字符串），此时表示该属性在产品下的唯一标识。例如一个精简物模型属性为：
则上报的数据只需要为 {"count":10} 即可，需满足 JSON 字符串的格式，字符串内有一个名称/值对，名称为 "count"（物模型里 "identifier" 的值），值对为 10（满足物模型里数据类型为 int 的要求）。
触发事件需要关注 "identifier" 名称对应的值（字符串），表示该事件在产品下的唯一标识；还需要关注 "outputData"，表示上报事件的输出值。一个精简物模型例子如下：
"outputData" 数组的使用与属性上报一致，这里就不介绍了。
服务调用需要同时关注 "identifier"，"inputData" 和 "outputData" 这三个名称，分别表示该服务在产品下的唯一标识，服务的输入参数，服务的输出参数。与函数调用有输入值和输出值类似，服务调用也有这些特征。
物模型数据校验方式目前有两种， 弱校验 和 免校验 。
也就是说，弱校验针对产品设备的上报数据，只要 idetifier 是一致的，且 dataType 字段满足要求，就接收该数据，并且在其他云端产品流转。
为什么云端可以设置和获取接入设备的属性呢？为什么接入设备可以上报事件给云端呢？又为什么云端可以调用接入设备提供的服务呢？这就是这一小节解释的内容。
物模型基于 MQTT 协议，MQTT 协议的介绍不在此处展开。
云端定义了一系列的 Topic，在设备接入云端时，C-SDK 向 MQTT broker 订阅了一些的 Topic，而云端需要与设备交互时，就向 MQTT broker 发布相应的 Topic，这样就完成了交互过程。同理，云端也会订阅一些 Topic，设备可以向这些 Topic 发布消息。
接入设备端订阅发布的 Topic 列表如下：
其中 ${productKey} 会替换为实际的产品名，${deviceName} 会替换为实际的设备名，${tsleventidentifier} 是事件的标识符，${tslserviceidentifier} 是服务的标识符，最大限度地保证了 Topic 的唯一性。
这些 Topic 的作用在后面用时序来描述。
螺旋模型
它是一个综合了多种模型的特点形成的一种模型。
螺旋模型是瀑布模型与演化模型相结合，并加入两者所忽略的风险分析所建立的一种软件开发模型。螺旋模型是一种演化软件过程模型，它将原型实现的迭代特征与线性顺序模型中控制的和系统化的方面结合起来，使软件的增量版本的快速开发成为可能。在螺旋模型中，软件开发是一系列的增量发布。
螺旋模型沿着螺线进行若干次迭代，每次迭代都包括制定计划、风险分析、实施工程和客户评估四个方面的工作。螺旋模型强调风险分析，使得开发人员和用户对每个演化层出现的风险有所了解，继而做出应有的反应。因此，特别适用于庞大、复杂并具有高风险的系统。
与瀑布模型相比，螺旋模型支持用户需求的动态变化，为用户参与软件开发的所有关键决策提供了方便，有助于提高软件的适应能力，并且为项目管理人员及时调整管理决策提供了便利，从而降低了软件开发的风险。在使用螺旋模型进行软件开发时，需要开发人员具有相当丰富的风险评估经验和专门知识。另外，过多的迭代次数会增加开发成本，延迟提交时间。
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